Örnek veriler

Kılavuzlu deneyimde kullanılan örnek veriler UCI: Bir müşterinin pazarlama promosyonuna kaydolup olmadığını tahmin etmek için kullanılan banka pazarlama verileridir.

• Bu öğretici programın tamamlanmasına ilişkin ipuçları

  Resimdeki videoyu kullan

  İpucu: Videoyu başlatın, daha sonra siz öğretici programda gezinirken video, resim içinde resim moduna geçer. Resimdeki resimle en iyi deneyimi elde etmek için video içindekiler tablosunu kapatın. Bu öğretici programdaki görevleri tamamlarken videoyu izleyebilmek için resimdeki modu kullanabilirsiniz. İzlemek istediğiniz her görev için zaman damgalarını tıklatın.

  Aşağıdaki canlandırmalı resim, resimdeki video resminin ve içindekiler tablosunun özelliklerinin nasıl kullanılacağını gösterir:

  

  Toplulukta yardım alma

  Bu öğretici programla ilgili yardıma gereksinim duyarsanız, Cloud Pak for Data Community tartışma forumundabir soru sorabilir ya da bir yanıt bulabilirsiniz.

  Tarayıcı pencerelerinizi ayarlayın

  Bu öğretici programı tamamlama konusunda en iyi deneyimi sağlamak için Cloud Pak for Data olanağını bir tarayıcı penceresinde açın ve bu eğitmen sayfasını iki uygulama arasında kolayca geçiş yapmak üzere başka bir tarayıcı penceresinde açık tutun. Takip edilmesini kolaylaştırmak için iki tarayıcı penceresini yan yana düzenlemeyi düşünün.

  

  İpucu: Kullanıcı arabiriminde bu öğretici programı tamamlarken kılavuzlu bir turla karşılaşırsanız, Belki daha sonraseçeneğini tıklatın.

  
  Başa dön
  

• Görev 1: Proje açma
  
  

  Bilgi İstemi Laboratuvar varlıklarını depolamak için bir proje gerekir.

  Bir kum havuzu projesinin nasıl yaratılacağını ve bir hizmetin nasıl ilişkilendirileceğini görmek için videoyu izleyin. Daha sonra, var olan bir projeniz olduğunu doğrulamak ya da bir korumalı alan projesi yaratmak için aşağıdaki adımları izleyin.

  Bu video, bu belgedeki kavramları ve görevleri öğrenmek için görsel bir yöntem sağlar.

  1. watsonx ana ekranından Projects (Projeler) bölümüne gidin. Listelenen herhangi bir proje görürseniz, Görev 2' ye geçin. Herhangi bir proje görmüyorsanız, proje yaratmak için aşağıdaki adımları izleyin.

  2. Çalışma yeri projesi yaratöğesini tıklatın. Proje yaratıldığında, Projeler bölümünde kum havuzu projesini görürsünüz.

  Daha fazla bilgi için veya bir video izlemek için bkz. Proje oluşturma.

  İlerlemenizi denetleyin

  Aşağıdaki resim, Projeler bölümünde listelenen kum havuzunun olduğu ana ekranı gösterir. Artık Bilgi İstemi Laboratuvarını açmaya hazırsınız.
  
  

  

  
  Başa dön
  

• Görev 2: Konuşlandırma alanı yaratılması
  
  

  Bu görevi önizlemek için 00:16adresinden başlayan videoyu izleyin.

  Devreye alma alanları, giriş verileri ve ortamları gibi destekleyici kaynakları düzenlemenize, tahminler veya çözümler oluşturmak için modelleri veya işlevleri devreye almanıza ve devreye alma ayrıntılarını görüntülemenize veya düzenlemenize yardımcı olur. Bir konuşlandırma alanı yaratmak için aşağıdaki adımları izleyin.

  1. watsonx gezinme menüsünden Deploymentsseçeneğini belirleyin. Var olan bir konuşlandırma alanınız varsa, Görev 2' ye atlayabilirsiniz.

  2. Yeni konuşlandırma alanı' nı tıklatın.

  3. Konuşlandırma alanınız için bir ad yazın.

  4. Listeden bir depolama hizmeti seçin.

  5. Sağlanan makine öğrenimi hizmetinizi listeden seçin.

  6. Oluştur'u tıklatın.

  İlerlemenizi denetleyin

  Aşağıdaki resim boş konuşlandırma alanını gösterir:
  
  

  

  
  Başa dön
  

• Görev 3: Örnek ardışık düzeni oluşturma
  
  

  Bu görevi önizlemek için 00:08adresinden başlayan videoyu izleyin.

  Bir projede ardışık iş hattı yaratır ve çalıştırır. Bir projedeki örneğe dayalı bir ardışık düzen oluşturmak için aşağıdaki adımları izleyin:

  1. watsonx ana sayfasında, açılan listeden kum havuzunuzu ya da var olan farklı bir projeyi seçin.

     

  2. Yolculuğumu özelleştir'i tıklatın ve ardından Tüm görevleri görüntüle' yi seçin.

  3. Model yaşam çevrimini otomatikleştirseçeneğini belirleyin.

  4. Örnekler' i tıklatın.

  5. Orchestra an AutoAI deneyiseçeneğini belirleyin ve Next(İleri) düğmesini tıklatın.

  6. İsteğe bağlı: Ardışık işlemin adını değiştirin.

  7. Oluştur'u tıklatın. Örnek boru hattı eğitim verilerini alır, AutoAI aracını kullanarak bir makine öğrenimi modelini eğitir ve model olarak kaydetmek için en iyi boru hattını seçer. Model bir alana konuşlandırıldı.

  İlerlemenizi denetleyin

  Aşağıdaki resim örnek ardışık düzeni göstermektedir.
  
  

  

  
  Başa dön
  

• Görev 4: Var olan ardışık düzeni keşfedin
  
  

  Bu görevi önizlemek için 00:30' dan başlayarak videoyu izleyin.

  Örnek ardışık düzen, varlıkları oluşturmak ve bir model oluşturmak için bu varlıkları kullanmak için birkaç düğüm içerir. Düğümleri görüntülemek için aşağıdaki adımları izleyin:

  1. Ardışık düzen parametrelerini görüntülemek için Genel nesneler simgesini tıklatın. deployment_space parametresini genişletin. Bu ardışık işlem hattı, AutoAI deneyindeki en iyi modelin depolandığı ve devreye alındığı bir devreye alma alanı belirtmek için bir parametre içerir. Pencereyi kapatmak için X simgesini tıklatın.

  2. Deneyin veri kümesine erişecek şekilde yapılandırıldığını görmek için Veri dosyası yarat düğümünü çift tıklatın. Özellikler bölmesini kapatmak için İptal düğmesini tıklatın.

  3. Create AutoAI deneme düğümünü çift tıklatın. Deneme adını, deneyin depolandığı kapsamı, öngörü tipini (ikili sınıflandırma, çok değişkenli sınıflandırma ya da regresyon), öngörü sütununu ve pozitif sınıfı görüntüleyin. Geri kalan parametrelerin tümü isteğe bağlıdır. Özellikler bölmesini kapatmak için İptal düğmesini tıklatın.

  4. AutoAI Deneyi Çalıştır düğümünü çift tıklatın. Bu düğüm, AutoAI deneyini devreye alma-banka-pazarlama-tahminini çalıştırır, boru hatlarını eğitir, daha sonra en iyi modeli kaydeder. İlk iki parametre gereklidir. İlk parametre, deneyi çalıştırmak için giriş olarak Create AutoAI (Otomatik Yapay Zeka Oluştur) düğümünden çıkışı alır. İkinci parametre, deneye ilişkin eğitim verileri girişi olarak Veri dosyası yarat düğümünden çıkışı alır. Geri kalan parametrelerin tümü isteğe bağlıdır. Özellikler bölmesini kapatmak için İptal düğmesini tıklatın.

  5. Web hizmeti yarat düğümünü çift tıklatın. Bu düğüm, onboarding-bank-marketing-prediction-deploymentadıyla bir konuşlandırma yaratır. İlk parametre, belirtilen adla konuşlandırmayı oluşturmak için giriş olarak Run AutoAI deneme düğümünden en iyi model çıkışını alır. Geri kalan parametrelerin tümü isteğe bağlıdır. Özellikler bölmesini kapatmak için İptal düğmesini tıklatın.

  İlerlemenizi denetleyin

  Aşağıdaki resim, Create web service düğümüne ilişkin özellikleri göstermektedir. Artık örnek ardışık düzeni çalıştırmaya hazırsınız.
  
  

  

  
  Başa dön
  

• Görev 5: Ardışık düzeni çalıştır
  
  

  Bu görevi önizlemek için 03:43adresinden başlayan videoyu izleyin.

  Ardışık işlem tamamlanınca, ardışık düzeni çalıştırmak için aşağıdaki adımları izleyin:

  1. Araç çubuğundan Ardışık düzeni Çalıştır > Deneme çalıştırmasıseçeneklerini tıklatın.

  2. Ardışık düzen parametreleri için değerler bölümünde, konuşlandırma alanınızı seçin:

     1. Alan Seçdüğmesini tıklatın.

     2. Alanlar' ı tıklatın.

     3. Görev 1' den konuşlandırma alanınızı seçin.

     4. Seç' i tıklatın.

  3. Bu durum bir ardışık düzeni ilk kez çalıştırıyorsanız bir API anahtarı sağlayın. Ardışık düzen varlıkları, işlemleri kesintiye uğramadan güvenli bir şekilde çalıştırmak için kişisel IBM Cloud API anahtarınızı kullanır.

     • Var olan bir API anahtarınız varsa, Var olan API anahtarını kullan'ı tıklatın, API anahtarını yapıştırın ve Kaydet' i tıklatın.

     • Var olan bir API anahtarınız yoksa, Yeni API anahtarı oluştur'u tıklatın, bir ad sağlayın ve Kaydet' i tıklatın. API anahtarını kopyalayın ve daha sonra kullanmak üzere API anahtarını kaydedin. İşiniz bittiğinde Kapat' ı tıklatın.

  4. Ardışık düzeni çalıştırmaya başlamak için Çalıştır ' ı tıklatın.

  5. Boru hattının ilerleyişini izleyin.

     1. Ardışık işlem çalışırken birleştirilmiş günlükler arasında gezinin. Deneme çalıştırmanın tamamlanması 10 dakika sürebilir.

     2. Her işlem tamamlandığında, tuvalde o işlem için düğümü seçin.

     3. Node Inspector (Düğüm Denetçisi) sekmesinde işlemin ayrıntılarını görüntüleyin.

     4. Her düğüm işlemine ilişkin çıkışın bir özetini görmek için Düğüm çıkışı etiketini tıklatın.

  İlerlemenizi denetleyin

  Aşağıdaki resim, deneme çalıştırmasını tamamladıktan sonra ardışık düzeni gösterir. Artık ardışık düzende oluşturulan varlıkları gözden geçirmeye hazırsınız.
  
  

  

  
  Başa dön
  

• Görev 6: Varlıkları, devreye alınan modeli ve çevrimiçi devreye almayı görüntüleyin
  
  

  Bu görevi önizlemek için 04:27adresinden başlayan videoyu izleyin.

  Ardışık işlem, devreye alma alanında birkaç varlık oluşturdu. Varlıkları görüntülemek için aşağıdaki adımları izleyin:

  1. watsonx gezinme menüsünden Deploymentsseçeneğini belirleyin.

  2. Konuşlandırma alanınızın adını tıklatın.

  3. Varlıklar sekmesinde Tüm varlıklar' ı görüntüleyin.

  4. bank-marketing-data.csv veri varlığını tıklatın. Veri dosyası yarat düğümü bu varlığı yarattı.

  5. onboarding-bank-marketing-Öngörüadıyla başlayan modeli tıklatın. AutoAI deneyi çalıştır düğümü birkaç model adayı oluşturdu ve bunu en iyi model olarak seçti.

  6. Model details (Model ayrıntıları) etiketini tıklatın ve model ve eğitim bilgileri arasında gezinin.

  7. Devreye Almalar sekmesini tıklatın ve devreye alma-banka-pazarlama-öngörü-devreye almasekmesini açın.

     1. Test sekmesini tıklatın.

     2. JSON girişi sekmesini tıklatın.

     3. Örnek metni aşağıdaki JSON metniyle değiştirin ve Predict(Tahmin) seçeneğini tıklatın.

        {
          "input_data": [
                  {
                          "fields": [
                                  "age",
                                  "job",
                                  "marital",
                                  "education",
                                  "default",
                                  "balance",
                                  "housing",
                                  "loan",
                                  "contact",
                                  "day",
                                  "month",
                                  "duration",
                                  "campaign",
                                  "pdays",
                                  "previous",
                                  "poutcome"
                          ],
                          "values": [
                                  [
                                          35,
                                          "management",
                                          "married",
                                          "tertiary",
                                          "no",
                                          0,
                                          "yes",
                                          "no",
                                          "cellular",
                                          1,
                                          "jun",
                                          850,
                                          10,
                                          -1,
                                          4,
                                          "unknown"
                                  ]
                          ]
                  }
          ]
        }
        

  İlerlemenizi denetleyin

  Aşağıdaki resim testin sonuçlarını gösterir; öngörü, başvuranın onaylanmasını sağlar. Testinize ilişkin güven puanları, resimde gösterilen puanlardan farklı olabilir.
  
  

  

  
  Başa dön
  

• Model oluşturmak için aşağıdaki diğer yöntemleri deneyin:

  • AutoAI
  • Jupyter not defterinde bir model oluşturun ve devreye alın
  • SPSS Modeler
  • Bir Decision Optimization modeli oluşturun ve devreye alın

• Diğer videolarıgörüntüleyin.

• Uygulamalı deneyim elde etmek için Örnekler içinde örnek veri kümelerini, projeleri, modelleri, bilgi istemlerini ve dizüstü bilgisayarları bulun:

  Verileri analiz etmeye ve modeller oluşturmaya başlamak için projenize ekleyebileceğiniz Not defterleri .

  Dizüstü bilgisayarlar, veri kümeleri, bilgi istemleri ve diğer varlıkları içeren içe aktarabileceğiniz Projeler .

  Modelleri iyileştirmek, çözümlemek ve oluşturmak için projenize ekleyebileceğiniz Veri kümeleri .

  Bir temel model istemek için Bilgi İstemi Laboratuvarı 'nda kullanabileceğiniz Bilgi İstemleri .

  Bilgi İstemi Laboratuvarı 'nda kullanabileceğiniz Foundation modelleri .